개발 환경 준비

1. 개발 환경 준비 가이드

Python 3.12용 conda 가상환경 생성

1. 가상환경 생성: Anaconda Prompt에서 다음 명령을 실행합니다.

   conda create -n langgraph_env python=3.12 -y
   

2. 환경 활성화: 환경을 생성한 후 아래 명령으로 해당 환경을 활성화합니다.

   conda activate langgraph_env
   

3. 필요 패키지 설치: 이 환경에 개발에 필요한 패키지를 추가로 설치합니다:

   pip install python-dotenv notebook langgraph langchain-openai langchain-community tavily-python
   

VS Code에서 conda 가상환경 연동 방법

앞서 생성한 conda 가상환경(langgraph_env)을 VS Code에 연동하여, 터미널과 디버거, 에디터가 모두 해당 환경의 Python을 사용하도록 설정해야 합니다. 설정하는 방법은 아래와 같습니다:

1. 인터프리터 선택: VS Code에서 Ctrl+Shift+P를 눌러 “Python: Select Interpreter”를 실행합니다. 그러면 설치된 Python 인터프리터 목록이 나타나는데, 여기서 langgraph_basic (Python 3.12)와 같은 항목을 찾아 선택합니다. (목록에 바로 보이지 않는 경우, Enter interpreter path를 눌러 Miniconda 설치 경로의 envs/langgraph_env/python.exe를 직접 지정할 수도 있습니다.)
2. 환경 활성화 확인: 인터프리터를 선택하면 VS Code 하단 상태 바에 선택된 Python 버전과 환경명이 표시됩니다. 예를 들어 Python 3.12.0 64-bit ('langgraph_env': conda)처럼 보입니다. 또한 새 터미널을 열 때 자동으로 conda activate langgraph_env가 실행되어 해당 환경이 활성화된 터미널이 열리게 됩니다.
3. 테스트: 터미널 패널에서 python --version을 쳐서 3.12 버전이 출력되는지 확인합니다. 또, 간단한 파이썬 파일을 열고 실행해보거나 (우클릭 -> 터미널에서 Python 파일 실행), 혹은 Jupyter 노트북을 열어 커널로 해당 환경의 파이썬을 선택해 보는 방식으로 환경이 올바르게 연결되었는지 테스트합니다.

이제 VS Code에서 파이썬 파일을 실행하거나 디버깅할 때 langgraph_env 가상환경이 사용됩니다.